简述一个文件只有一行，但是这行有 100G 大小，mr 会不会切分，我们应该怎么解决？

参考答案：

对于一个只有一行但大小达到100G的文件，在MapReduce（MR）的处理过程中，确实会面临切分的问题。MR的设计初衷是为了处理大规模数据集，它通过将数据切分为更小的块或分片，以便在多个节点上并行处理。然而，对于这种超大且只有一行的文件，传统的切分方式可能并不适用。

为了解决这个问题，我们可以考虑以下几种方法：

自定义切片逻辑：MapReduce允许我们自定义切片逻辑。针对这种特殊情况，我们可以编写一个自定义的切片器，使其能够识别并处理这种超大且只有一行的文件。例如，我们可以根据某种特定的分隔符或模式来手动切分这一行，或者将其切分为更小的子块，以便进行并行处理。
预处理文件：在将数据提交给MapReduce之前，我们可以先对文件进行预处理。例如，可以使用其他工具或脚本将这一行数据切分为多个较小的文件，每个文件包含部分数据。这样，每个小文件都可以作为MapReduce的一个输入分片进行处理。
调整HDFS块大小：Hadoop Distributed FileSystem（HDFS）的默认块大小通常是固定的（如128MB或256MB）。对于这种超大文件，我们可以考虑调整HDFS的块大小，使其能够适应这种特殊情况。然而，这种方法可能会对HDFS的其他方面产生影响，因此需要谨慎使用。
考虑其他大数据处理工具：除了MapReduce之外，还有其他一些大数据处理工具可能更适合处理这种超大且只有一行的文件。例如，Spark等计算框架提供了更灵活的数据处理机制，可能更适合处理这种特殊的数据格式。

综上所述，对于只有一行但大小达到100G的文件，MapReduce可能会面临切分问题。为了解决这个问题，我们可以考虑自定义切片逻辑、预处理文件、调整HDFS块大小或使用其他大数据处理工具等方法。具体选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求。